戴蓉等：黔东南地区农业可持续发展评价及预测分析
３２综合评价值
综合评价值
１－１－２－３－４
－１－２－３－４
图1黔东南州年农业可持续综合发展水平及农业经济子系统综合评价值４
３２综合评价值
图4黔东南州年农业可持续综合发展水平及农业资源与环境子系统综合评价值
影响对农业可持续发展能力的影响更大。城乡居民收入差异系数体现了农村与城镇发展水平的协调程度，这个负向指标越大，城乡居民的收入差距越大，说明农业社会经济价值越低，易于引起社会的不稳定，不稳定的农业社会直接影响农业的可持续发展；第三主成分对总方差贡献率为7.87%，治理水土流失的面积占耕地面积的比重和人均油料产量在第三主成分上有较大的正相关，说明加大水土流失治理力度对黔东南州农业的发展有极大的促进作用，进一步反映了土地资源对黔东南州农业可持续发展能力的强制约性。
从图1~4来看，该地区年农业经济子系统、农业生产子系统、农业社会子系统与农业可持续发展总体水平都在持续增长。黔东南州农业可持续发展能力综合评价值由2000年的-2.94增长到2009年的2.73，2005年才开始高于平均水平，从2005年到2009年间增长较快，增长22倍。其中，农业生产子系统和农业经济子系统的增长最快，说明该地区农业生产和经济的可持续能力是推动农业可持续发展综合实力增强的主要因素，但农业资源和环境子系统持续下降，农业资源与环境的压力日益加大。
黔东南州农业经济子系统2006年之后发展较快，
１－１－２－３－４０
图2黔东南州年农业可持续综合
发展水平及生产子系统综合评价值４
３２综合评价值
１－１－２－３－４－５
综合评价值由2006年的0.95上升为2009年的4.24，增长了3.5倍。农业经济子系统在人均农业总产值、农村居民人均纯收入、农村居民人均年消费性支出、农林牧渔业总产值和单位面积耕地平均总动力等指标上有较高载荷。市场经济体制的逐步建立完善，农民收入不断增加，农村居民人均年消费性支出不断增加，生活质量不断改善，能用于投入农业的力量越大，农业可持续发展的经济支撑能力也就越强。黔东南州农业社会子系统的综合评价值由2004年的0.21上升为2009年的
图3黔东南州年农业可持续综合
发展水平及社会子系统综合评价值
续发展能力水平的提高。第二主成分对总方差贡献率为12.76%，主要由农业气候条件和农业生产投入等指标构成，而且载荷系数相近，强调了它们的组合的综合
中国农学通报http://www.
2.83，年平均增长了2.5倍。农业社会子系统在人口自然增长率、城乡居民收入差异系数和城镇化水平等指标上有较高载荷。人口总量不断增加，农村劳动力受教育水平需求不断提高，城乡收入差距总体下降，农业社会综合发展能力呈上升趋势。表明控制人口数量、提高农民素质、增加农民收入仍是今后农业社会发展工作的重点。黔东南州生产子系统的综合评价值由2005年的0.12上升为2009年的2.33，年平均增长了4.6倍。该系统在农业劳动生产率、农业劳动力占乡村总劳动力比重、人均粮食产量、农业基本建设投入和人均油料产量等指标上有较高载荷。该地区农业生产条件得到了很大的改善，农业劳动生产率大大增强，但农业生产对农业基本建设投入依赖性较强，同时人口在短期内尚难以控制其数量的持续增长，可能导致了粮食等作物人均占有量与其对应的支撑人口之间彼此协调的可持续能力下降。
黔东南州农业资源与环境能力子系统总体呈下降趋势，综合评价值由2000年的2.55下降为2009年的-1.3。从2003年开始出现可持续发展能力低于平均水平的情况，2005年出现了一个小的波动，波动的范围为0.5，可以忽略，不影响对整体趋势的分析。农业资源与环境子系统在治理水土流失的面积占耕地面积的比重、年平均降水量和年日照时数等指标上有较高载荷。农业气候条件是农业生产的自然基础，年平均降水量和年日照时数的作用不容忽视，直接对应着不同地区的水、热条件分布与质量，对不同的农业类型生产发展有直接的影响，黔东南州水资源较为丰富，但由于降水的时空分布不均，雨养农业比较普遍，水、旱灾突发几率高，山区抗涝、抗旱能力较差，水土流失严重造成耕地总量和人均占有量的减少，农药、化肥施用量增加造成环境的污染和退化，加上人口在短期内尚难以控制其数量等问题，黔东南州的农业随着人口、经济与社会发展对农业资源与环境压力的日益加大，今后的发展将可能面临更严重的资源短缺和环境退化的制约。3.2黔东南州农业可持续发展趋势预测结果与分析
运用DPS统计软件中的灰色系统模块，将表4计算所得的综合评价值进行数据变换处理，以变换后的2000年数据为初始值，依此为原始序列建立GM(1,1)模型，通过残差检验和后验差检验方法对预测结果进行了检验，并对黔东南州年农业可持续发展的综合水平值进行拟合，其结果见表4
。模型表达式：
模型预测计算结果显示，模型预测得到的数据和过去实测数据具有相同的发展趋势，拟合精度较高，上下波动较小。总体来看，黔东南州的农业可持续综合发展能力呈逐年上升的趋势，到2020年综合评价值达到8.1309。但从年的预测数据来看，11年间黔东南州的农业可持续综合发展能力只递增了5.07倍，这表明黔东南州农业生产、农业经济、农业社会和农业资源与环境子系统中还存在限制该地区农业可持续综合能力快速发展的因素，如果不对目前各子系统中存在问题进行改进，黔东南州的农业可持续发展将会受到相当严峻的挑战。4结论与讨论
黔东南州属于经济欠发达、中国少数民族人口数量最多的自治州，
农业是否能可持续发展对于该地区
k=1,2,…,10
从表4可以看出，预测拟合值和实测值非常接近，其平均相对误差为0.062，最大相对误差为0.1461，后验比C=0.，误差概率P=1&0.95，由表2（精度等级检验参照表）看出模型精度检验达到1级等级精度，说明该模型有较好的预测精度和实用价值。从绝对误差序列可以看到，在2001年和2009年处发生了一定的偏差。这主要是因为数据序列在2001年和2009年发生了突变，从而曲线的整个趋势在这里发生了小小的波动，但是偏差值非常小，仅为0.1左右，因此，从整体预测结果来看，拟合值比较合理且较为理想。根据所建的灰色GM(1,1)预测模型，对黔东南州年农业可持续综合水平发展趋势进行预测，结果见图5。
表4实际值与拟合值比较
戴蓉等：黔东南地区农业可持续发展评价及预测分析
６５４３２１０
综合评价值
图5黔东南州年农业可持续综合水平发展趋势预测图
的发展尤为重要。PCA方法是前人常采用的区域农业可持续发展能力定量研究的方法之一，但是该方法只能对单一时间尺度上的区域农业可持续综合发展能力进行计算，不能反映该区域未来变化趋势。引入GM(1,1)模型能较好反映区域农业可持续发展的未来变化趋势。而目前这种静态定量评价分析和动态预测相结合应用到区域农业可持续发展方法的相关研究很少。因此，笔者基于年PCA方法计算结果建立了年黔东南州农业可持续综合发展趋势的灰色GM(1,1)预测模型能够更为准确和全面地评价黔东南州农业可持续综合发展能力。
笔者的研究结果表明：
（1）黔东南州农业生产、农业经济和农业社会子系统年间处于不断上升阶段，表现出较强的可持续发展状态；而黔东南州农业资源与环境能力表现出不可持续发展状态，从2003年开始出现可持续发展能力低于平均水平的情况。因此，随着农业经济、生产与社会发展，农业资源与环境的压力日益加大，今后的发展将可能面临严重的资源短缺和环境退化的制约。由此可见，应加强保护现有农业资源和环境。如加强该地区水土流失治理，因地制宜地提高水资源利用率、保护耕地资源、禁止滥砍滥伐、提前作好防洪、防旱和防止其他自然灾害工作；大力开展生物防治和物理防治相结合、减少耕地内部的化肥及农药使用量；大力普及农村居民的环保意识，严格控制来自耕地外部的污染等是增强该地区农业可持续综合发展能力的重要措施。
（2）预测结果进行经残差检验和后验差检验表明，其平均相对误差为0.062，预测拟合值和实测值非常接近。后验比C=0.，误差概率P=1&0.95，表现
出高的预测精度，模型表现出较好的预测趋势。从预测的年的数据来看，11年间黔东南州的农业可持续综合发展能力只递增了5.07倍，这表明该地区农业可持续综合能力发展存在限制因素，需要采用相应的措施来应对，如加大调整农业产业结构的力度，提高农业生产效率，在确保粮食生产稳步发展的基础上，突出名、特、优品种比重；有效的控制人口增长速度；改善教育软硬件条件、提高人口素质、建立多种农民培训机构；加强农业基础设施建设、改善交通不便等因素；加强农业多形式的投资力度；加大对农村第三产业的发展的扶持，积极引进有竞争优势的龙头企业资金支持；加大引进能快速转化的农业科技成果，带动农民农业的迅速发展。
笔者的研究结果为探索黔东南州具有特色的农业可持续发展道路提供了相关的数据支持，但仍存在需要改进的地方。如主成分的分析方法依据降维的思想，计算时信息量有较小部分损失，可能导致较小误差的存在；虽然GM(1,1)模型的预测结果与实际曲线几乎一致，然而其预测结果的真实性有待与未来实际发展情况相互验证。考虑到该地区农业环境条件较为脆弱，主次限制因素能够在一定条件下相互转化，笔者以期在后面的研究工作中及时调整和改进现有的评价指标体系和预测模型，并在此基础上尝试采用不同的评价和预测方法如空间回归分析和系统预测模型等对区域农业可持续发展进行相关研究分析。
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曲伟, 路京选, 宋文龙, 张婷婷, 谭亚男, 黄萍. TRMM遥感降水数据在伊洛瓦底江流域的精度检验和校正方法研究. 地球科学进展, 29(11): Qu Wei, Lu Jingxuan, Song Wenlong, Zhang Tingting, Tan Ya’nan, Huang Ping. Research on Accuracy Validation and Calibration Methods of TRMM Remote Sensing Precipitation Data in Irrawaddy Basin. Advances in Earth Science, 29(11): &&
Permissions
TRMM遥感降水数据在伊洛瓦底江流域的精度检验和校正方法研究
路京选1,2,
宋文龙1,2,
1.中国水利水电科学研究院, 北京 100038
2.水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心, 北京100038
3.沈阳农业大学, 辽宁 沈阳 110866
作者简介：曲伟(1984-), 女, 山东烟台人, 工程师, 主要从事水文水资源遥感研究. E-mail:
基金:中国水利水电科学研究院科研专项“突发性水灾害应急遥感监测评估及区域河流遥感监测平台与软件研制”(编号：遥集1453); 国家高技术计划项目“典型应用领域全球定量遥感产品生产体系”(编号：)资助
在伊洛瓦底江流域利用13个雨量站数据对TRMM日降水数据进行了精度检验, 提出了一种基于水量平衡的TRMM数据校正方法。该方法首先以SWAT模型为基础, 以不同子流域内的水量平衡为目标, 计算各个子流域的TRMM数据校正系数;其次以子流域内的坡度值为自变量, 校正系数为因变量, 对二者进行回归分析, 在没有水文控制站的子流域根据坡度求得对应的校正系数, 对各个子流域的降水数据分别进行校正。结果显示, 校正前TRMM年降水量和月降水量与实测值有较高相关性, 但偏差较大;校正后年降水量与实测值基本一致;月降水量与实测曲线吻合较好;日降水量的预报等级从中等提高到了良好, 校正前2个站预报等级差, 7个良好, 4个中等, 校正后6个良好, 2个中等, 5个优秀。结果表明此方法在伊江流域能在不同时间尺度上显著提高TRMM数据的精度, 为流域水文水资源分析提供数据支持。
缺资料流域;
中图分类号:P332.1
文献标志码:A
文章编号:14)11-1262-09
Research on Accuracy Validation and Calibration Methods of TRMM Remote Sensing Precipitation Data in Irrawaddy Basin
Qu Wei1,2,
Lu Jingxuan1,2,
Song Wenlong1,2,
Zhang Tingting3,
Tan Ya’nan1,
Huang Ping1
1. China Institute of Water Resources and Hydropower Research, Beijing, 100038
2.Research Center on Flood & Drought Disaster Reduction of the Ministry of Water Resources, Beijing, 100038
3. Shenyang Agricultural University, Shenyang, 110866
TRMM daily precipitation data were validated compared to thirteen precipitation observation station data in Irrawaddy basin, and a calibration method of TRMM 3B42 data based on water balance concept was developed. SWAT model was used to calculate water balance, and then the TRMM data calibration ratio was inferred based on it. Average slope of sub-basin was the independent variable, and calibration ration was the dependent variable for the regression analysis. The calibration ratio of sub-basins without hydrological observation stations were calculated according to the average slope, and then the TRMM precipitation were calibrated according to the ratio in the whole basin. Results showed that TRMM annual and monthly precipitation had a highly correlation with observed data, but had a bad bias. Annual precipitation of TRMM precipitation after calibration were nearly
monthly precipitation curve were similar with observed. Daily precipitation forecast rank was improved from medium to well, and there were 2 station forecast bad, 7 forecast well and 4 forecast medium before calibration, but 6 forecast well, 2 forecast medium and 5 forecast excellent after calibration. The results proved that TRMM data precision were highly improved over different temporal scales in Irrawaddy basin through this method, data for hydrological and water resources analysis were also provided.
Data scarce basin;
Hydrological modelling;
Terrain correction;
Accuracy validation.
1 引言近年来缺资料流域的水文研究逐渐受到重视, 成为国际上水资源、水环境问题研究的热点。国际上缺资料流域水文研究方法主要包括2种：一是移用相似流域的水文特征, 二是区域回归法, 这些方法具有很大的局限性[, ]。有学者指出现代水文学应该充分运用新的系统理论和方法来解决传统水文学所遇到的困难[], 其中包括新的资料收集方法。降水作为流域水循环最活跃的因素和水文模拟的主要驱动数据, 是造成陆面水文模拟非确定性的最主要因素[, ]。在缺资料地区, 降水数据难以获取, 现代卫星产品成为数据获取的重要途径。卫星遥感降水自20世纪70年代逐渐受到人们关注, 其最大的优点是具有较高的时空分辨率, 能较好地满足水文模拟的要求, 目前形成了一些遥感降水产品[, ], 最具代表性的是热带降雨观测计划(Tropical Rainfall Measuring Mission, TRMM)提供的产品, TRMM是日本国家空间发展署(National Space Development Agency, NASDA)和美国国家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration , NASA)联合发起的一项卫星观测计划。TRMM降水数据在应用时必须对精度进行检验, 近年来国内外学者做了很多研究工作。Dominqu[]研究了TRMM数据在亚马逊河的精度, 认为TRMM降水数据在该流域的总量及各月的降水量效果较好, 用于水文模拟能够取得较好效果; Su[]等对TRMM数据在南美La Plata流域进行了检验, 结果表明TRMM日降水量与观测数据之间存在较好的相关关系, 月尺度的估计效果更好, 相关性在0.95以上。刘俊峰等[]分析了3B42数据在日、月、年尺度上中国大陆50° N以南地区的适用性, 发现随着时间尺度的增加TRMM数据的精度逐渐提高。李景刚等[]在洞庭湖流域对TRMM 3B43 数据进行了检验, 发现在月尺度上, 相关系数可以接近0.9。白爱娟[, ]等在青藏高原及周边地区, 陕西及周边地区将TRMM 3B41 RT资料与观测数据对比发现TRMM数据大体上可以反映降水的基本特征。曾红伟[]等在澜沧江及周边流域分析了TRMM3B43数据的精度, 并发现高程对TRMM数据的影响小于坡度, 随坡度的增大, 数据精度降低。以上研究表明TRMM数据与观测数据在月和年尺度上相比具有较高的精度, 日尺度数据的精度较低, 且目前的研究主要集中在精度评价方面[~], 缺乏对TRMM数据校正方法的研究, 本文以资料匮乏的伊洛瓦底江流域为研究区, 以区域内13个雨量站的降水数据为准对TRMM 3B42数据进行检验, 并结合水量平衡原理和流域下垫面情况对TRMM日降水数据进行校正, 为缺资料流域的TRMM降水数据校正提供方法借鉴。伊洛瓦底江()发源于中国西藏察隅县境内, 于云南省贡山县马库出境流入缅甸后称恩梅开江, 在密支那以北约45 km处的圭道(又称密松)与迈立开江相会后始称伊洛瓦底江, 主要支流包括大盈江、瑞丽江、钦敦江、穆河、尧河及蒙河等, 自两江汇合口至入海口间的干流全长2714 km, 流域面积约43万km2。流域内地势北高南低, 地貌特征北部为高山峡谷, 山顶高程在1 000~5 000 m之间, 坡度最大处超过40° , 西部为崇山峻岭, 山顶高程在1 000~3 000 m之间, 坡度变化小于北部地区, 东部为高原, 海拔在500~2 000 m之间, 南部为低洼平原, 海拔在500 m以下, 坡度在5° 以下。图1Fig.1 图1 伊洛瓦底江流域示意图Fig.1 Photo of Irrawaddy Basin2 数据与方法2.1 数据资料(1)TRMM卫星于日成功发射, 是第一颗专门用于测量热带、亚热带降雨的气象卫星。卫星搭载五种传感器, 分别是测雨雷达、微波成像仪、可见光和红外扫描仪、云和地球辐射能量系统和闪电成像传感器, 其测雨雷达是第一部星载测雨雷达。本研究采用合成降雨量3B42产品, 空间分辨率为0.25° × 0.25° , 覆盖全球40° S~40° N。该产品利用订正了的TRMM/TMI资料, 联合SSM/I、AMSR-E、AMSU-B资料估计降水, 再利用全球降水气候计划获取的红外降水对其进行订正, 并融合地面雨量计数据, 最大限度的利用了已有的大范围观测数据[, ]。本研究利用2009年1月至2010年12月的TRMM 3B42数据产品, 月和年降水量来自日降水的统计。数据格式为二进制(bin)格式, 可以利用IDL、Matlab、或者C语言编写程序实现对数据的读取, 本文选用Matlab编程实现数据的读取及批处理, 首先读取第一天流域内所有网格的TRMM数据值, 并分别记录, 之后读取下一个文件(即下一天的数据), 依次类推得到每个网格的时间序列降水数据。(2)水文数据包括密松、其培、糯千卡河3个水文站2009年-2010年的日流量资料, 13个能够提供2009年-2010年日降水数据的雨量站, 位置如所示。2.2 研究方法2.2.1精度检验方法采用相关系数法、散点斜率法和模糊综合评分对TRMM降水数据进行检验。(1)相关系数：{Invalid MML}(1)式中：r为相关系数; Pti为某天TRMM 3B42降水量, 单位： Poi为某天实测降水量, 单位：mm。
为实测降水量的平均值,
为TRMM降水量的平均值, i为天数。(2)散点斜率法：以雨量站实测降水量为自变量, TRMM 3B42降水量为因变量, 进行线性回归分析, 斜率为K, K值越接近于1, 偏差越小, K大于1, 说明TRMM降水量大于实测降水量, K小于1, 说明TRMM降水量小于实测降水量。(3)模糊综合评分[]：当空报和漏报时, 评分为0, 其他情况评分的数值与3个因子有关：预报等级j, 等级误差|Pti-Poi|和该等级最大等级误差MAX(j)。预报等级采用中国气象局提供的分级标准[], 24h降水量0.1~9.9 mm为小雨, 10~24.9 mm为中雨, 25~49.9mm为大雨, 50~99.9 mm为暴雨, 100~249.9 mm为大暴雨, 250 mm以上为特大暴雨。分值越高, 预报越接近于实况, 分值在80~100(含)为优秀, 分值在70~80(含)为良好, 分值在60~70(含)为中等, 分值在60以下为差。用下式表示第i个代表站点(格点)第j级降雨预报的模糊评分：{Invalid MML} (2)式中：MAX(j)为降水量的水量极差值, Pti为某天TRMM 3B42降水量, Poi为某天实测降水量, 单位：mm。2.2.2校正系数确定方法为分析TRMM数据的系统偏差, 将TRMM降水量与地面观测降水量的比值定义TRMM数据校正系数η (公式3)。η =Pt/P0 (3)其中：Pt为流域内的TRMM降水量平均值, Po为实测降水量平均值。在初步确定的校正系数范围内取多个样本点, 依据公式4对TRMM日降水数据进行校正, 结合水量平衡方程(公式5)[]利用分布式水文模型SWAT, 分别模拟不同校正系数校正后的密支那流域和全流域的月平均径流量。以η 为自变量, 月平均径流量为因变量, 分别在不同流域对二者进行回归分析, 得到月平均径流量和η 的关系式。根据其培河、糯千卡河、密支那站、流域出口(前三个断面都在密支那流域内)的月平均径流量求得对应范围内的η 值。(4)(5)P为TRMM降水量, p’ 为校正后TRMM降水量, SWt为土壤最终含水量, SW0为土壤前期含水量, Pi为第i天降雨量, Qsurf为第i天的地表径流, ETa为第i天的蒸散发量, Wseep为第i天存在于土壤剖面底层的渗透量和侧流量, Qgw为第i天地下水出流量, 单位： t为时间步长, 单位：d。再计算4个断面对应流域范围内的平均坡度值, 建立η 值和坡度的回归方程, 将全流域划分为42个子流域, 根据每个子流域的坡度值计算η 值, 对其进行进一步的订正。3 结果分析以13个雨量站的观测数据为准, 从不同时间尺度分析TRMM日降水数据精度, 并对TRMM日降水数据进行校正, 比较校正前后的精度差异, 数据时间自2009年1月至2010年6月。
3.1 校正前精度检验
TRMM年降水量与实测数据的关系如所示, 在各个站点2年的实测降水量都远高于TRMM降水数据, 进一步对二者的相关性进行分析, 发现年降水量的相关性为0.653, 月降水量的相关性为0.774(), 月降水量的相关性高于年降水量。从检验结果可知, TRMM日降水数据在年和月尺度上与实测降水量有较好的相关性, 但是偏差较大。其可能原因是：伊江上游流域位于中缅山脉北部的克钦山区, 山脉呈近南北延伸, 其北侧为东西向延伸的东喜马拉雅山脉, 西侧为枯门岭, 东侧为高黎贡山, 南侧为伊洛瓦底江冲积平原。山顶高程从北部的4 000~5 000 m、东部的3 000~4 000 m向南、向西降至1 000 m以下。高程落差大、地势垂直变化显著, 降水随高程及地形的变化显著, 且受西南季风的影响, 降水影响因素复杂, 降水异质性大, 因此在该地区TRMM降水数据的精度偏差较大。图2Fig.2 图2 2009年和2010年实测和TRMM年降水量Fig.2 Annual precipitation of Observation and TRMM data of 2009 and 2010
3.2 校正系数确定
(1)确定系数的范围 设计不同雨量情景, 包括全年、上半年、下半年、月平均、各月, 通过公式3计算η , 其分布如所示, 可知η 在枯水季节变化较大, 雨季平均0.32、全年0.42和月均0.38, 相对稳定在0.3~0.5之间。由于在伊江流域雨季水量对全年有主导作用, 因此可以将η 初步确定在0.3~0.5之间。图3Fig.3 图3 实测和TRMM年、月降水量相关性分析Fig.3 Correlation analysis of monthly and annual precipitation of observation and TRMM图4Fig.4 图4 不同情景下TRMM数据校正系数η 的变化Fig.4 Change of η
under different circumstances(2)每个子流域系数的确定 依据公式4和5, 利用分布式水文模型SWAT, 对密支那以上流域和全流域的降水— 径流情况分别进行模拟, 利用2009年实测降水和径流量对模型进行了参数的率定, 利用2010年的数据进行了验证, 验证了模型在伊江流域是合理可用的, 以η 为自变量, 月平均径流量为因变量, 对二者进行回归分析(和6), 发现二者的分布符合指数分布(公式7和8), 相关系数都在0.99以上。将密支那站实测月平均径流量作为自变量带入公式6, 流域出口月平均径流量带入公式7, 得到全流域的η 值为0.55, 密支那以上流域的η 值为0.33。η =231.35* Qt-0.765 (6)η =2028.8* Qt-0.851 (7)式中：Qt 为月平均径流量(m3/s)。图5Fig.5 图5 密支那以上流域月平均径流量与η 回归分析Fig.5 Regression analysis of average monthly precipitation and η
in Mizhina basin图6Fig.6 图6 全流域月平均径流量与η 回归分析Fig.6 Regression analysis of average monthly precipitation and η
in Irrawaddy basin根据土地利用、土壤类型和坡度将伊江流域划分为42个子流域, 密支那以上流域包括3个子流域, 以密支那以上流域3个子流域及全流域的平均坡度为自变量, 对应的η 为因变量, 对二者进行回归分析(), 发现二者符合抛物线关系(公式8), 随着平均坡度的减小, η 值减小, 将所有子流域平均坡度代入公式8, 求出每个子流域对应的η 值, 如所示。η =0.001* s2-0.0521* s+0.9981(8)其中：η 为TRMM校正系数, s为平均坡度。依据公式4利用每个子流域的η 值校正TRMM日降水数据, 模拟不同集水区出口的月平均径流量, 如所示, 结果证明校正后的TRMM数据满足应用需求。图7Fig. 7 图7 平均坡度与η 相关性分析Fig. 7 Correlation of average slope and η 表1Table 1表1(Table 1)
表1 实测与模拟径流量比较
Table 1 Comparison of runoff of observation and modelling河道断面根据 计算的月平均径流量 Qt'/(m3/s)实测月平均径流量Qo/(m3/s)密支那站52825277其培站23732368.5糯千卡河站201193流域总出口15 64115625
表1 实测与模拟径流量比较
Table 1 Comparison of runoff of observation and modelling
3.3 校正后精度检验
以13个雨量站的观测降水量为准, 分别从年、月、日3个时间尺度对校正后的TRMM数据进行精度检验, TRMM数据采用雨量站所在的栅格位置的值, 各雨量站位置及所在子流域、坡度及校正系数如所示。图 8Fig. 8 图 8 校正系数η 分布图Fig. 8 Distribution map of η (1)年降水量 年降水量如所示, 1、2、8、9、20、32和33号站的TRMM降水量与实测值的偏差明显减小。校正前TRMM明显低于实测值, 校正后2009年仅有1和2号站低于实测值, 和20号站低于实测值, 其他站点2年的TRMM值都高于实测值, 且与实测值较为接近。号站TRMM数据与实测值较为一致, 号站与实测值非常接近。从总体上看, 经过校正后, TRMM数据的精度得到了大幅度的提高, 明显改变了TRMM数据估计值偏低的问题, 3、4、5、7号站偏差比其他站点偏大, 从位置分布上考虑, 4个站都位于缅甸克钦邦第一特区, 分布比较集中。表2Table 2表2(Table 2)
表2 雨量站位置及校正系数表
Table 2 Table of station position and calibration ratio站名地理位置所在子流域坡度校正系数η 125° 27′ 34″97° 46′ 37″818.38° 0.38225° 42′ 24″97° 55′ 58″818.38° 0.38325° 38′ 27″98° 21′ 43″818.38° 0.38425° 50′ 48″98° 25′ 09″426.74° 0.32525° 59′ 19″98° 36′ 13″426.74° 0.32726° 09′ 35″98° 35′ 32″426.74° 0.32826° 12′ 24″98° 18′ 04″426.74° 0.32926° 17′ 14″98° 34′ 33″426.74° 0.321726° 05′ 06″97° 49′ 51″616.69° 0.411826° 07′ 22″97° 29′ 30″616.69° 0.412026° 26′ 28″97° 31′ 37″616.69° 0.413225° 42′ 19″98° 25′ 57″818.38° 0.383326° 12′ 12″97° 57′ 26″616.69° 0.41
表2 雨量站位置及校正系数表
Table 2 Table of station position and calibration ratio(2)月降水量月降水量分布曲线如0所示, 从图中可以看出校正前的TRMM数据与实测降水量差距非常大, 实测降水量在丰水期有一个明显的波峰, 但校正前TRMM的波峰偏低, 枯水期二者差距较小。校正后TRMM数据与实测降水量的差距明显减小, 3、4、5、7号站TRMM校正值比实测值偏高, 但4个站点的TRMM数据在2010年都显示出了双峰的分布特征, 这与降水的实际情况相符, 8、18、33号站TRMM校正值与实测值曲线吻合较好, 其他站点稍差, 但比校正前都有了较大的提高。图9Fig.9 图9 校正后2009年和2010年年降水量比较Fig.9 Comparison of annual precipitation after calibration of 2009 and 201000 0 校正后月降水量比较(2009年1月至2010年12月)0 Comparison of monthly precipitation after calibration(Jan. 2009 to Dec. 2010)(3)日降水量日降水量的检验利用模糊综合评分法, 结果如所示。在对小雨的预报中, 校正前97分, 校正后71分; 中雨校正前77分, 校正后89分; 大雨校正前62分, 校正后89分; 暴雨校正前59分, 校正后81分; 大暴雨校正前73分, 校正后80分; 总体上预报等级从中等提高到了良好, 小雨的预报水平校正后有所降低, 中雨、大雨、暴雨和大暴雨的预报水平都有较大的提高, 大雨从中等到优秀, 提高了两个等级, 暴雨从差到优秀, 提高了3个等级。校正前2个站点预报等级属于差, 7个站点良好, 4个站点中等, 校正后6个站点良好, 2个站点中等, 5个达到优秀, 所有站点的预报精度都得到提高。表3Table 3表3(Table 3)
表3 日降水量模糊评分表
Table 3 Table of fuzzy ratings of daily precipitation雨量站小雨中雨大雨暴雨大暴雨平均校正前/后校正前/后校正前/后校正前/后校正前/后校正前校正后19866729156795567778872/良78/良29975769457775166687270/良77/良398697984679467950062/中等68/中等49963778264100671000062/中等69/中等599647973639763930061/中等65/中等7977576836610059930059/差70/中等898707490599653790057/差67/中等99775729862925475799173/良86/优秀179770799061815778748273/良80/优秀189670799260815672647071/良77/良209773779360825971727973/良79/良3299747795669166880062/中等70/中等339874779661835975737973/良81/优秀平均98/优71/良77/良89/优62/中等89/优59/差81/优73/良80/优67/中等74/良
表3 日降水量模糊评分表
Table 3 Table of fuzzy ratings of daily precipitation4 讨论4.1 校正系数的引入及其合理性讨论TRMM降水数据在伊江流域存在明显的偏差, 校正系数的引入旨在消除TRMM数据估计值普遍偏低的情况, η 在不同情景下的变化显示在全年和雨季η 具有一定的稳定性, 伊江流域每逢雨季, 西南季风盛行, 雨量丰沛, 江水猛涨, 经常泛滥成灾。旱季雨量稀少, 河流水位下降, 河谷里露出大量沙滩和岛屿, 江面变窄。如在伊洛瓦底江的八莫地区, 2月份水面宽不足500m, 而在8月则达3km以上, 这体现出雨季水量对全年有主导作用, 因此在伊江流域对TRMM数据引入校正系数是合理的。4.2 基于坡度的系数调整方法讨论降水是所有气象要素中影响因子最多的变量, 其受地形、地势、下垫面、经纬度和海陆位置等影响, 具有时间上的不连续性与空间上异质性。曾红伟和李丽娟[]在分析澜沧江及其周边流域TRMM数据精度时发现, 以澜沧江流域35个子流域的坡度为自变量, TRMM数据与观测数据之间的相关系数为因变量做回归分析, 两者呈现反比抛物线特征, 当坡度大于2° 时随着坡度的增加, 相关系数下降; 以坡度为自变量, 以观测降水和TRMM数据的偏差绝对值为因变量做回归分析, 结果显示当坡度大于5° 时TRMM数据偏差随着坡度增加明显增大。伊洛瓦底江流域和湄公河流域在经纬度、海陆位置和地形特征方面有很高的相似性, 尤其是两个流域的上游地区, 海拔较高, 地形起伏剧烈, 降水数据容易受坡度的影响, 因此可以将坡度引入伊江流域TRMM数据的校正过程中。以密支那以上流域为目标时η 为0.33, 以全流域为目标时η 为0.55, η 值越大说明TRMM数据偏差越小, 伊江流域中游和下游比上游地形平缓, η 的这种特点也证明了在伊江流域坡度越大的地方TRMM数据偏差越大, 坡度小的地方TRMM数据偏差较小。5 结论本文在伊洛瓦底江流域对TRMM日降水数据进行了分析, 发现在伊江流域TRMM数据偏差较大, 但年和月降水量均与实测数据具有较高的相关性, 在对流域不同雨量情景进行分析的基础上, 提出了一种基于水量平衡和子流域平均坡度的TRMM数据校正方法。研究结果显示：(1)校正前, TRMM降水数据比实测数据偏低, 且相差较大, 、8、9、20和32号站TRMM降水量均不足实测值的50%, 其他站点的情况稍好, 2010年的降水量也体现出了相同的特征, 但两者的相关性较高, 年降水量的相关性达到了0.653, 月降水量的相关性为0.774。(2)η 在枯水季节变化较大, 雨季、全年和月均相对稳定, 在0.3至0.5之间。以密支那以上流域为目标时η 为0.33, 以全流域为目标时η 为0.55, 根据坡度确定了每个子流域的η 值, 坡度越大的地方TRMM数据偏差越大, η 值越小, 坡度小的地方TRMM数据偏差较小, η 值越大。(3)校正后, 年、月、日降水量精度都得到了显著提高, 1、2、32、33号站校正后两年的降水量与实测值基本一致, 部分年份和站点精度达到了90%以上, 3、4、5、7号站偏差稍大, 其余站点校正后的年降水比校正前均有大幅度提高。8、18、33号站校正后月降水量与实测值曲线吻合较好, 3、4、5、7号站TRMM数据在2010年都显示出了双峰的分布特征, 与实测降水的分布情况相符。日降水量的预报等级从中等提高到了良好, 小雨的预报水平校正后有所降低, 中雨、大雨、暴雨和大暴雨的预报水平都有较大的提高。校正前2个站点预报等级属于差, 7个站点良好, 4个站点中等, 校正后6个站点良好, 2个站点中等, 5个站点优秀, 所有站点的预报精度都得到了提高。
The authors have declared that no competing interests exist.
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... 国际上缺资料流域水文研究方法主要包括2种：一是移用相似流域的水文特征, 二是区域回归法, 这些方法具有很大的局限性[1, 2] ...
... 国际上缺资料流域水文研究方法主要包括2种：一是移用相似流域的水文特征, 二是区域回归法, 这些方法具有很大的局限性[1, 2] ...
. ):192-196
1. Institute of Geographical Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, C 2. Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou Gansu 730000, China
PUB(Prediction in Ungaged Basins)is one of recent focus of water resources management research. In the biggest developing country of the world, Chinese hydrologists have to face this difficult condition: Many basins in China are ungauged, at least are imperfect gauged. In this paper major achievements of Chinese researches on PUB are summarized, and some unit hydrograph and inferential formulae in different areas are given first. It is pointed out that modern hydrology should fully use new systematic theory and method, rely on computer technology and remote sensing means, and look for a new outlet in the direction of numerical simulation for PUB. The article proposes that the research should base on data-abundant basin to build mathematic model and then explore the model to ungauged basins. To identify the suitability and precision of a hydrology model, some measured data should be concealed randomly or intentionally to check the precision of the model. At last, some new theories and techniques used for simulating the ungauged basins are appraised, such as distribution hydrological model, remote sense, and four-dimensional data assimilation system. And some thoughts on hydrological study in the ungauged basins are put forward.
无资料地区的水文研究是最近国际上水资源水环境研究的热点.总结了中国过去在流域洪水预报和设计洪水计算中针对无资料地区研究所取得的相关成果,指出现代水文学应该充分运用新的系统理论和方法,依靠计算机技术和遥感手段,在水文数值模拟方向上寻找无资料地区水文预报的新出路.对无资料地区的水文研究要从有充分实测资料的流域开始,人为隐去部分站点的实测数据以检验依靠剩余少量数据而建成的水文模型的适用性和精度.最后分析了流域分布式水文模型、空间插值、四维同化技术等方法在无资料地区水文预报中的意义和作用.
... 有学者指出现代水文学应该充分运用新的系统理论和方法来解决传统水文学所遇到的困难[3], 其中包括新的资料收集方法 ...
. ):337-346
1.Key Laboratory of Land Surface Process and Climate Change in Cold and Arid Regions,Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou730000, C? 2. Graduate University of Chinese Academy of Sciences, Beijing100049, C? 3.College of Global Change and Earth System Science, Beijing Normal University, Beijing100875, China
Based on division, precipitation cycle and trend in different areas of Northern China (NC) are analyzed and compared by using wavelet analysis and singular spectrum analysis based on the monthly precipitation data of 243 stations in the northern part of China during . The study results show that the precipitation in Northwest China (Qinghai Area and Arid Area) has stronger tendency than that in the Eastern NC and Middle NC. From the late 1950&s to 1960&s the precipitation in Eastern NC and Middle NC was on high side, while it was on low side in Qinghai and Arid Area at that time. During the 1980&s, the precipitation in Middle NC turned from high side to low side, while it turned reversely in the other three areas. The turning point and the lasting time were different in different areas. In recent several years, the precipitation has increased in Eastern NC, Middle NC and Qinghai area, and decreased in Arid Area. Except for Qinghai area, precipitation in Northern China has& longer period& than 10 years&22 a in Eastern NC, 15 a in Middle NC and 11 a in Arid Area&that has became stable and significant since the 1980&s. Northern China&s precipitation, in common, has a period of 2~3 a and 5 a. The oscillation amplitude has obvious inter-annual and inter-decadal variability, which is quasi?periodic. ?
对中国北方243个站点年逐月降水资料，采用小波分析和奇异谱分析（SSA）方法，在分4区基础上，对北方不同地区降水的周期和趋势进行分析，并进行比较。结果表明，西北地区（青海区、干旱区）降水的趋势性比北方中、东部区的明显。北方中、东部区在20世纪50年代末到60年代相对多雨，而青海区、干旱区在20世纪50年代末到70年代末或80年代中相对少雨。在20世纪80年代，北方中部区降水由偏多转为偏少，而其余3个区域（北方东部区、青海区、干旱区）的降水由偏少转为偏多，发生和持续时间各不相同。近几年，北方东部区、北方中部区、青海区的降水增加，而干旱区降水下降。北方东部区、中部区、干旱区存在10年以上的长周期，北方东部区为准22年，北方中部区为准15年，干旱区为准11年，这种长周期在20世纪80年代之后变得规则且稳定。北方降水普遍存在准2~3年周期和准5年周期，其振幅有明显的年际、年代际变化，具有一定的周期性。?
... 降水作为流域水循环最活跃的因素和水文模拟的主要驱动数据, 是造成陆面水文模拟非确定性的最主要因素[4, 5] ...
... 该产品利用订正了的TRMM/TMI资料, 联合SSM/I、AMSR-E、AMSU-B资料估计降水, 再利用全球降水气候计划获取的红外降水对其进行订正, 并融合地面雨量计数据, 最大限度的利用了已有的大范围观测数据[4, 5] ...
. ):618-626
1.Institute of Water Resources and Hydro?electric Engineering of Xi&an University of Technology，Xi&an?710048， China； 2. Water Resources Department， China Institute of Water Resources and Hydropower Research， Beijing 100038， China； 3. National Center for Science & Technology Evaluation, Beijing 100081, China
&First, this paper uses Morlet wavelet to the multiple time scales analysis of the Hanjiang River Basin precipitation and then to the correlation analysis of the Hanjiang River Basin precipitation and 74 circulation factors. The results show that: the precipitation has the main cycle with 4?year, 7?year and 18?year in the Hanjiang River Basin for nearly 50 years, in which the 18?year time scale is most prominent and the pre the Hanjiang River Basin precipitation respectively has a closely positive correlation with 14 circulation factors such as the western Pacific subtropical high area index, the cold air, the northern boundary of the eastern Pacific subtropical high and the northern polar vortex center position. The Hanjiang River Basin precipitation respectively has a closely negative correlation with East Asia slot position, the Pacific polar vortex index and Asia polar vortex intensity index. This study provides scientific basis for improving the level of the Hanjiang River Basin precipitation forecast and effective development of downstream flood control and drought relief work in the Hanjiang River Basin and the Yangtze River.
首先利用Morlet小波对汉江流域降水进行多时间尺度分析，然后分析主要周期下汉江流域降水与74个环流因子的相关性。结果表明：近50年，汉江流域降水有4，7和18年的主要周期，其中以18年的主要周期最为突出，降水呈现偏少的趋势，同时降水量与西太平洋副高面积指数、冷空气、东太平洋副高北界、北半球极涡中心位置等14个环流因子具有非常强的正相关，而与东亚槽位置、太平洋区极涡强度指数、亚洲区极涡强度指数有非常强的负相关。研究成果将为今后提高汉江流域降水预报水平和有效开展汉江流域及长江中下游防汛抗旱工作提供科学依据。
... 降水作为流域水循环最活跃的因素和水文模拟的主要驱动数据, 是造成陆面水文模拟非确定性的最主要因素[4, 5] ...
... 该产品利用订正了的TRMM/TMI资料, 联合SSM/I、AMSR-E、AMSU-B资料估计降水, 再利用全球降水气候计划获取的红外降水对其进行订正, 并融合地面雨量计数据, 最大限度的利用了已有的大范围观测数据[4, 5] ...
... 卫星遥感降水自20世纪70年代逐渐受到人们关注, 其最大的优点是具有较高的时空分辨率, 能较好地满足水文模拟的要求, 目前形成了一些遥感降水产品[6, 7], 最具代表性的是热带降雨观测计划(Tropical Rainfall Measuring Mission, TRMM)提供的产品, TRMM是日本国家空间发展署(National Space Development Agency, NASDA)和美国国家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration , NASA)联合发起的一项卫星观测计划 ...
... 卫星遥感降水自20世纪70年代逐渐受到人们关注, 其最大的优点是具有较高的时空分辨率, 能较好地满足水文模拟的要求, 目前形成了一些遥感降水产品[6, 7], 最具代表性的是热带降雨观测计划(Tropical Rainfall Measuring Mission, TRMM)提供的产品, TRMM是日本国家空间发展署(National Space Development Agency, NASDA)和美国国家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration , NASA)联合发起的一项卫星观测计划 ...
1.Domaine St Paul, batiment Climat, site Agroparc Institut National de la Recherche Agronomique, unité Climat-Sol-Environnement 84914 AVIGNON, cedex 9 France
Different methods have been developed to estimate evapotranspiration from remote sensing data, from empirical approaches such as the simplified relationship to complex methods based on remote sensing data assimilation along with SVAT models. The simplified relationship has been applied from small spatial scale using airborne TIR images to continental scale with NOAA data. Assimilation procedures often require remote sensing data over different spectral domains to retrieve input parameters which characterize surface properties such as albedo, emissivity or Leaf Area Index. A brief review of these different approaches is presented, with a discussion about the main physical bases and assumptions of various models. The paper reports also some examples and results obtained over the experimental area of the Alpilles Reseda project, where various types of models have been applied to estimate surface fluxes from remote sensing data.
... Dominqu[8]研究了TRMM数据在亚马逊河的精度, 认为TRMM降水数据在该流域的总量及各月的降水量效果较好, 用于水文模拟能够取得较好效果 ...
... Su[9]等对TRMM数据在南美La Plata流域进行了检验, 结果表明TRMM日降水量与观测数据之间存在较好的相关关系, 月尺度的估计效果更好, 相关性在0 ...
. ):343-348
1. Heihe Upstream Watershed Ecology-Hydrology Experimental Research Station, CAREERI, CAS, Lanzhou 730000, C 2. Heihe Key Laboratory of Ecohydrology and Integrated River Basin Science, CAS, Lanzhou 730000, China
The Tropical RainfallMeasuringMission(TRMM)Multi-satellite Precipitation Analysis(TMPA)3B 42 product is evaluated using the gaugeprecipitations from 650 weather stations across China at daily, monthly and annual tine steps.The TMPA-3B42 performance accuracy is also assessed using theModerate Resolution Inaging Spectroradiometer (MODIS) daily snow-cover product for the Tibetan Plateau region.Results show that TMPA-3B42 performs well at coarse temporal resolutions.However, less satisfactory result is obtained at the daily tine step.At the same temporal resolution, the humid region TMPA-3B42 performs better than the arid region ones.An exception is found for regionswith the annual precipitation excess the 2500 mm threshold.During winter, the average difference between the TMPA-3B42 product and the MODIS snow-coverproduct is only around 15% at a regional scale.However, the difference can be as high as 40% if only the region's snow covered areas are considered in the product comparison, which indicates that the TMPA-3B42 product is less skilful in winter.The MODIS snow-cover product can thus be used to improve the performance of TMPA-3B42.
利用中国650个台站降水数据,在日、月、年尺度上,分析了多卫星降水分析数据(TMPA3B42)在中国大陆50°N以南地区的适用性,并利用MODIS逐日积雪数据评估了冬季TMPA数据在以青藏高原为主体区的精度。结果表明:TMPA日降水数据精度存在时空不稳定性,且随着时间尺度的增加,TMPA降水数据的精度提高;在同一时间尺度上,TMPA数据精度在降水量大的地区要明显好于降水稀少地区,但年尺度降水大于2500mm地区存在明显低估;TMPA数据冬季区域降水空间误差平均水平在15%,当只考虑积雪区时的降水空间误差平均水平在40%,这说明TMPA对冬季降水空间量较差,但同时这也意味着可以利用MODIS积雪数据修正TMPA冬季降水数据。
... 刘俊峰等[10]分析了3B42数据在日、月、年尺度上中国大陆50#cod#x000b0 ...
Flood/drought is one of the most influential climatic disasters in the Dongting Lake basin. In traditional flood/drought monitoring, precipitation data used are usually from ground meteorological observation sites. Due to the heterogeneity of regional precipitation over space and time, quantity and spatial distributions of meteorological stations frequently limit the overall accuracy of the regional flood/drought analysis. As one major means of space-based observations, in recent years, satellite remote sensing has become an increasingly important technique for global precipitation change monitoring. In this paper, by using the monthly Tropical Rainfall Measurement Mission (TRMM) 3B43 precipitation data from January 1999 to December 2008 and the Z-index method, through building regional integrated Z-index, the classification of monthly basin flood/drought grades and the calculation of precipitation variation coefficients, the characteristics of the recent 10-year flood/drought over the Dongting Lake basin are analyzed. Compared with the observations of precipitation from the meteorological stations in the Dongting Lake basin, it is indicated that the TRMM data show to be more effective and robust in monitoring flood/drought in a basin. Results show that: (1) because of an uneven spatial distribution of regional precipitation having been taken into account, compared with the commonly used area-average method, the results of regional integrated Z-index derived in this study are more con 2) grid points of TRMM data uniformly distributed within the basin can effectively describe the spatial distribution of precipitation falling in the basin. As such, the flood/drought monitoring results from TRMM data are considered more reliable than those from limited met 3) affected by a combined effect of the seasonal monsoon rainfall and complex local topographic features, flood/drought over the Dongting Lake basin happens more frequently, showing 2.8 and 2.4 months in an average of a year, respectively, in the form of basin-wide floods and droughts. In general, the frequency and grade of occurrence of basin-wide floods are higher t 4) long duration was found to be another characteristic of the flood/drought over the Dongting Lake basin. In the past 10 years, there often occurred sustaining floods or droughts lasting for 2-3 months, and (5) the northwest, southwest and southeast parts of the Dongting Lake basin show a relatively high probability of occurrence of floods/droughts, whereas the probability is relatively low across the central and eastern portions, with showing the lowest over the northern part.
利用洞庭湖流域1999年1月-2008年12月间的TRMM 3B43月降水量资料，通过区域综合Z指数的构建，旱涝等级的划分以及降水变差系数的计算，对洞庭湖流域近10年来的旱涝发生特点进行了分析，并通过与流域实测降水数据分析结果的对比，验证了TRMM数据在流域旱涝监测中具有很好的可行性和较高可信度。另外，研究结果显示：①在区域综合Z指数构建过程中，由于考虑了区域降水空间分布的不均匀性，文中的计算方法比通常采用的面积平均法更加符合实际；②TRMM数据格点在流域内均匀分布，可有效刻画流域降水的空间分布。其监测的流域旱涝结果较有限气象站点的监测结果更加真实、可靠；③受季节性季风降水及区内复杂地貌特征的影响，洞庭湖流域旱涝发生较为频繁，平均一年内大约有2.8个月和2.4个月，分别表现为流域性的洪涝和干旱。且总体上，流域性洪涝发生的频率和等级要高于干旱；④洞庭湖流域洪涝发生具有持续时间长的特征。在过去10年间，常常有持续2～3个月，甚至更长的洪涝或干旱发生；⑤洞庭湖流域西北部、西南部以及东南部的旱涝发生几率相对较高，而中部和东部的几率相对较低，尤其是北部湖区的几率最低。
... 李景刚等[11]在洞庭湖流域对TRMM 3B43 数据进行了检验, 发现在月尺度上, 相关系数可以接近0 ...
... 白爱娟[12, 13]等在青藏高原及周边地区, 陕西及周边地区将TRMM 3B41 RT资料与观测数据对比发现TRMM数据大体上可以反映降水的基本特征 ...
... 白爱娟[12, 13]等在青藏高原及周边地区, 陕西及周边地区将TRMM 3B41 RT资料与观测数据对比发现TRMM数据大体上可以反映降水的基本特征 ...
. ):994-1004
1. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, C 2. Graduate University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
The Lancang river basin is a typical area of lacking data with complicated terrain and climate characteristics. It is located in the upper reaches of Mekong river basin. There is great potential to carry out hydrological prediction in ungauged basins by using satellite estimate precipitation data. As a precipitation radar satellite, TRMM has been collecting plentiful fine temporal-spatial precipitation data, so it is significant to use the TRMM precipitation data to study hydrological and climatic characteristics in the Lancang river basin. However, it is necessary to check the accuracy of TRMM data before using it. Based on the correlation coefficients and scatter points slope methods, the accuracy of TRMM 3B43 data at monthly time scale during
was validated by using the 35 rain gauges data, which were distributed in the Lancang river basin and its surrounding areas. Then the influence of slope and elevation on the checking result based on Thiessen polygons and K-Means cluster methods was analyzed. Finally, principal component analysis was used to compare the differences of elevation and slope on the accuracy of TRMM 3B43. The results are obtained as follows. (1) Compared with the 35 rain gauges, TRMM 3B43 data displayed good accuracy in the whole study area at monthly time scale. (2) There were significant differences of accuracy among the 35 the TRMM 3B43 data had good accuracy in the upstream and downstream of the research areas, while the middle area was poor, especially Bomi, Gongshan, Deqin and Shangrila. (3) Compared with slope, the influence of elevation on the accuracy of TRMM 3B43 was more complicated, and the accuracy showed that there was a high-low-high variation when the elevation decreased from upstream to downstream, which may be caused by strong spatial heterogeneity of precipitation in this area. (4) The slope of research area had great influence on the accuracy of TRMM 3B43 data, which decreased as the increase of slope, the middle research area has the maximum slope so the accuracy was the worst, while the upstream and downstream had relatively high accuracy due to flat terrain.
在地形复杂的澜沧江及周边流域,利用相关系数法、散点斜率法,以研究区内35 个国家基准与基本站观测数据为&真值&对 年之间月尺度的TRMM 3B43 降水数据精度进行检验,采用泰森多边形法、K-Means 聚类法分析了高程与坡度对检验结果的影响,借助主成分法比较了高程与坡度对TRMM 3B43 的影响程度。研究表明：在整体上,月尺度的TRMM 3B43 数据具有较高精度；就个体而言,研究区上游与下游地区具有较高的精度,而在波密,以及中游的贡山、德钦、德钦及香格里拉等地区精度较低；高程对TRMM 3B43 数据精度的影响小于坡度,在空间上呈现出较复杂的变化趋势,自托托河&勐腊随着海拔的降低,数据精度出现高值&低值&高值的变化规律；坡度对TRMM 3B43 数据精度有较大影响,坡度越大,数据精度越低。
... 曾红伟[14]等在澜沧江及周边流域分析了TRMM3B43数据的精度, 并发现高程对TRMM数据的影响小于坡度, 随坡度的增大, 数据精度降低 ...
将TRMM(Tropic Rainfall Measurement Mission)卫星收集分析的降雨资料,利用大尺度水文模型对汉江白河以上流域进行流量模拟与预测,研究TRMM降雨资料应用于大尺度水文模型(LSHM)进行流量预测的可行性.对比分析了TRMM年、月、日系列降雨资料与气象站网降水观测资料,以及将其作为输入数据源的大尺度模型降雨径流模拟预测结果,分析表明:大尺度水文模型概念基本适合汉江上游的流量预测,水库对模拟预测结果影响显著,TRMM日降雨资料尚不满足利用该模型进行洪峰流量预报精度的要求.
... 以上研究表明TRMM数据与观测数据在月和年尺度上相比具有较高的精度, 日尺度数据的精度较低, 且目前的研究主要集中在精度评价方面[15~18], 缺乏对TRMM数据校正方法的研究, 本文以资料匮乏的伊洛瓦底江流域为研究区, 以区域内13个雨量站的降水数据为准对TRMM 3B42数据进行检验, 并结合水量平衡原理和流域下垫面情况对TRMM日降水数据进行校正, 为缺资料流域的TRMM降水数据校正提供方法借鉴 ...
... 曾红伟和李丽娟[15]在分析澜沧江及其周边流域TRMM数据精度时发现, 以澜沧江流域35个子流域的坡度为自变量, TRMM数据与观测数据之间的相关系数为因变量做回归分析, 两者呈现反比抛物线特征, 当坡度大于2#cod#x000b0 ...
. ):461-466
1. State Key Laboratory of Hydrology-Water Resources and Hydraulic Engineering, Hohai University, Nanjing 210098, C 2. Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, C 3. Department of Geoscience, University of Nevada, Las Vegas, Las Vegas 89154, USA; 4. Huaihe Water Resources Research Institute, Anhui and Huaihe Water Conservancy Committee, Bengbu 233000, China
The objective of this study focuses on the application of the TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)satellite precipitation radar data in the simulation of the land surface hydrologic processes and the evaluation of its performance in hydrologic simulation and forecast. The quality of the TRMM 3B42 rainfall data is validated with the gauged rainfall data in a 32 year period. Forced by the gauged and TRMM 3B42 rainfall data,two continuous hydrologic simulation cases are conducted to analyze the temporal variability and the spatial distribution of the hydrologic process in Huaihe River basin from 1998 to 2003. The analyses show that the TRMM rainfall is comparable to the gauged rainfall data in the hydrologic study. The simulated streamflow hydrograph with the TRMM rainfall is also consistent with the observed one at Bengbu station. Results indicate that the satellite radar rainfall has a promising prospect in the study of the land surface hydrologic processes.
利用热带降雨观测计划(TRMM)卫星雷达降雨数据驱动分布式陆面水文模型,研究流域尺度陆面水文过程,评估该数据在水文模拟与预报等研究领域的性能。通过与实测雨量资料比较,验证TRMM卫星雷达降雨数据的质量。分别将TRMM卫星雷达降雨与观测降雨作为耦合模型的气象输入,模拟和研究淮河流域年的陆面水文过程时空变化。结果表明,TRMM卫星雷达降雨数据能够很好地描述降雨的时空分布,利用TRMM降雨模拟的结果与利用观测降雨模拟的结果精度相当;模拟流量与实测资料基本吻合。卫星雷达降雨数据在陆面水文过程研究中具有广泛的应用前景。
... 以上研究表明TRMM数据与观测数据在月和年尺度上相比具有较高的精度, 日尺度数据的精度较低, 且目前的研究主要集中在精度评价方面[15~18], 缺乏对TRMM数据校正方法的研究, 本文以资料匮乏的伊洛瓦底江流域为研究区, 以区域内13个雨量站的降水数据为准对TRMM 3B42数据进行检验, 并结合水量平衡原理和流域下垫面情况对TRMM日降水数据进行校正, 为缺资料流域的TRMM降水数据校正提供方法借鉴 ...
... 在初步确定的校正系数范围内取多个样本点, 依据公式4对TRMM日降水数据进行校正, 结合水量平衡方程(公式5)[19]利用分布式水文模型SWAT, 分别模拟不同校正系数校正后的密支那流域和全流域的月平均径流量 ...
... (3)模糊综合评分[20]：当空报和漏报时, 评分为0, 其他情况评分的数值与3个因子有关：预报等级j, 等级误差|Pti-Poi|和该等级最大等级误差MAX(j) ...
1. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, C 2. Hydraulic and Electric Engineering Department of Wuhan University, Wuhan 430072, China
SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model is a river basin, or watershed, scale model developed to predict the impact of land management practices on water, sediment, and agricultural chemical yields in large, complex watersheds with varying soils, land use, and management conditions over long periods of time?The model is physically based and enables users to study long term impacts? This paper mainly introduces and discusses the issues of the hydrological theory, the structure and functions of SWAT model?SWAT separates the hydrology of a watershed into two major divisions?The first division is the land phase of the hydrologic cycle which controls the loadings to the main channel in each subbasin?The second division is the water or routing phase of the hydrologic cycle which can be defined as the movement of water, sediments, etc?through the channel network of the watershed to the outlet?SWAT uses a command structure for routing runoff and chemicals through a watershed?Using a routing command language, the model can simulate a basin subdivided into grid cells or subbasin? In case study, SWAT model was used to simulate the hydrology of Heihe (Yingluo Valley) Basin in the cold Northwest China?First, Based on DEM, Heihe (Yingluo Valley) Basin was subdivided into four subbasins?By building user soil type database and modifying land use coding, the model made a good runoff simulation result on a daily time step,and the model NSE (Nash Sutcliffe error judge standard) is up to 0?83?So.
SWAT(SoilandWaterAssessmentTool)是一个具有很强物理机制的长时段的流域分布式水文模型。它能够利用GIS和RS提供的空间数据信息,模拟复杂大流域中多种不同的水文物理过程,包括水、沙、化学物质和杀虫剂的输移与转化过程。本文着重探讨SWAT模型的水文学原理和模型的基本结构与独特的分布式运行控制方式,并将其成功应用于西北寒区(黑河莺落峡以上流域)的分布式日径流过程的模拟。
... 预报等级采用中国气象局提供的分级标准[21], 24h降水量0 ...
TRMM遥感降水数据在伊洛瓦底江流域的精度检验和校正方法研究
[曲伟1,2, 路京选1,2, 宋文龙1,2, 张婷婷3, 谭亚男1, 黄萍1]